Las tablas de hechos y dimensiones son componentes cruciales de los modelos de datos de Power BI. Mejore su análisis de datos aprendiendo sus diferencias.
En Power BI, las tablas de hechos y dimensiones juegan un papel crucial en la organización y el análisis de datos. Con una comprensión clara de la diferencia entre estos dos tipos de tablas, puede crear un modelo de datos efectivo y tomar decisiones comerciales más informadas a partir de sus datos.
En este artículo, comenzaremos por establecer una comprensión sólida de las tablas de hechos y dimensiones y luego exploraremos las diferencias entre ellas.
¿Qué es una tabla de hechos?
Una tabla de hechos sirve como tabla central en su modelo de datos. Esta tabla contiene claves externas que hacen referencia a claves principales en sus tablas de dimensiones. Cada clave externa corresponde a valores de clave principal específicos en una tabla de dimensiones.
Las tablas de hechos también pueden contener datos numéricos que puede usar para realizar cálculos dentro de su análisis. Dichos cálculos ayudan a tomar decisiones comerciales informadas. Por ejemplo, puede incluir órdenes de venta y tablas de registro en una tabla de hechos.
¿Qué es una tabla de dimensiones?
Las tablas de dimensiones contienen datos que proporcionan contexto y descripciones a las tablas de hechos. Estas tablas suelen ser más pequeñas que la tabla de hechos y contienen claves principales, así como valores de elementos distintos. Las claves primarias son elementos específicos que permiten la identificación única de cada fila en su tabla.
Por ejemplo, puede tener una tabla de dimensiones que incluya nombres de productos y sus etiquetas, el tabla de datos para su modelo de Power BI, ubicaciones de tiendas o incluso códigos PIN.
Diferencia entre tablas de hechos y tablas de dimensiones
Las tablas de hechos y dimensiones difieren en más aspectos además del tamaño. Aquí está la diferencia clave entre las dos tablas:
- En cuanto a los datos que contienen, las tablas de hechos brindan información sobre la granularidad de los datos, como las ventas diarias en una tienda. Por el contrario, las tablas de dimensiones ofrecen contexto sobre los datos de la tabla de hechos. Por ejemplo, información sobre el cliente que realiza las compras.
- Las tablas de hechos son la base de sus métricas de análisis de datos, como las ventas diarias totales. Las tablas de dimensiones complementan esto y sirven como filtros útiles. Por ejemplo, puede usarlos para determinar si las ventas se distribuyen uniformemente entre las tiendas o si provienen solo del 70% de ellas.
- La tabla de hechos carece de jerarquía. Las tablas de dimensiones, sin embargo, tienen una jerarquía. Por ejemplo, la tabla de dimensiones del cliente puede vincularse a niveles inferiores con detalles como nombres, correos electrónicos y números de teléfono.
- Las claves primarias en las tablas de hechos se asignan como claves externas a las dimensiones. Sin embargo, cada tabla de dimensiones tiene una clave principal distinta que identifica de forma única cada registro.
Las tablas de hechos y las tablas de dimensiones son importantes
Definir claramente la diferencia entre tablas de hechos y dimensiones en Power BI es fundamental para crear un modelo de datos eficaz. Comprender las distinciones entre los dos también lo ayudará a decidir qué tabla se adapta mejor a la agregación de datos y cuál es la mejor para filtrar.
Una sólida comprensión de los diversos componentes de Power BI puede marcar la diferencia en su análisis de datos.